Book/Report

FZJ-2018-03836

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Modelle für abhängige Ausfälle in probabilistischen Risikoanalysen: Beschreibung des Kenntnisstands und Empfehlungen

Hennings, W. (Corresponding author)FZJ*

1992
Forschungszentrum Jülich GmbH Zentralbibliothek, Verlag Jülich

Please use a persistent id in citations: http://hdl.handle.net/2128/19166

Report No.: Juel-2631

Abstract: Von abhängigen Ausfällen spricht man dann, wenn die Wahrscheinlichkeit des gleichzeitigen Auftretens mehrerer Ausfälle nicht gleich dem Produkt der Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Ausfälle ist: W(A $\cap$ B) $\ne$ W(A) $\cdot$ W(B) $\Leftrightarrow$ abhängige Ausfälle. Es gibt weithin Übereinstimmung darüber, daß trotz einer möglichst weitgehenden expliziten Erfassung durch detaillierte Fehlerbäume Restanteile von Abhängigkeiten verbleiben, die mittels parametrischer Modelle berücksichtigt werden sollen. Welches mathematische Modell hierfür das geeignetste ist, wird derzeit diskutiert. Der vorliegende Bericht soll einen Beitrag zu dieser Diskussion liefern. Von den in Betracht kommenden Modellen ist das homogene Marshall-Olkin-Modell, auch Basic Parameter Modell genannt, das flexibelste hinsichtlich der Abhängigkeit der Ausfallwahrscheinlichkeit vom Ausfallgrad (d. h. der Anzahl gleichzeitig ausgefallener Komponenten) sowie hinsichtlich der Ermittlung der Parameter aus statistischen Beobachtungen. Das Environment-Modell [Hug 87, Hug 89] und das Stochastic Reliability Analysis (SRA) Modell [Dö 89, Dö 92] gehen von der Annahme aus, daß sich die einzelnen Anteile an der Ausfallrate gegenseitig ausschließen, d. h. daß aus einer Gruppe von z. B. 4 redundantenKomponenten $\textit{nicht}$ zwei Komponenten mit der Ausfallwahrscheinlichkeit p$_{1}$ und $\textit{gleichzeitig}$ die beiden anderen mit der Ausfallwahrscheinlichkeit p2 ausfallen können. Diese Einschränkung macht Schwierigkeiten bei der Parameterschätzung, und außerdem muß der Ausschluß solcher Ausfallkombinationen durch zusätzliche Fehlerbaumlogik (vergleiche Abb. 2) erzwungen werden. Dies ist beim Binomial Failure Rate (BFR) Modell (einfach [Atw 80]oder erweitert (DRS Phase B)) nicht nötig. Die Schätzung der Modellparameter sollte so weit wie möglich auf statistischen Beobachtungen basieren.

---

Contributing Institute(s):

1. Publikationen vor 2000 (PRE-2000)

Research Program(s):

1. 899 - ohne Topic (POF3-899) (POF3-899)

---

Database coverage:

---